利用语义场景知识的零样本物体预测
计算机视觉与模式识别
2016-12-23 v3
摘要
本工作关注于场景与物体之间的语义关系以用于视觉物体识别。语义知识可以是一种强大的信息来源，尤其是在具有极少或无标注训练样本的场景中。这些场景被称为零样本（zero-shot）或少样本（few-shot）识别，且通常构建于视觉属性之上。此处，我们未依赖各种视觉属性，而是采用一种更直接的方式：在识别出图像所描绘的场景后，利用场景与物体之间的语义关系以无监督方式预测物体的存在。最为重要的是，场景与物体间的关系可容易地从外部来源（如网络大规模文本语料库）获取，因此不需要巨大的手动标注工作。我们将展示，在视觉识别困难的杂乱场景中，场景知识是预测物体的重要线索。
引用
@article{arxiv.1604.07952,
title = {Zero-shot object prediction using semantic scene knowledge},
author = {Rene Grzeszick and Gernot A. Fink},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.07952},
year = {2016}
}
备注
This version extends the related work